#-*- coding: utf-8 -*-
#餐饮销量数据相关性分析 计算相关系数
from __future__ import print_function
import pandas as pd
catering_sale = '../data/catering_sale_all.xls' #餐饮数据，含有其他属性
data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u'日期') #读取数据，指定“日期”列为索引列
print("相关系数矩阵，即给出了任意两款菜式之间的相关系数:")
print(data.corr()) #相关系数矩阵，即给出了任意两款菜式之间的相关系数
print("显示“百合酱蒸凤爪”与其他菜式的相关系数:")
print(data.corr()[u'百合酱蒸凤爪']) #只显示“百合酱蒸凤爪”与其他菜式的相关系数
print("计算“百合酱蒸凤爪”与“翡翠蒸香茜饺”的相关系数:")
print(data[u'百合酱蒸凤爪'].corr(data[u'翡翠蒸香茜饺'])) #计算“百合酱蒸凤爪”与“翡翠蒸香茜饺”的相关系数
D:\Download\python3\python3.exe "E:/A正在学习/python data dig/chapter3/demo/code/3-4_correlation_analyze.py"
相关系数矩阵，即给出了任意两款菜式之间的相关系数:
百合酱蒸凤爪 翡翠蒸香茜饺 金银蒜汁蒸排骨 乐膳真味鸡 蜜汁焗餐包 生炒菜心 铁板酸菜豆腐 \
百合酱蒸凤爪 1.000000 0.009206 0.016799 0.455638 0.098085 0.308496 0.204898
翡翠蒸香茜饺 0.009206 1.000000 0.304434 -0.012279 0.058745 -0.180446 -0.026908
金银蒜汁蒸排骨 0.016799 0.304434 1.000000 0.035135 0.096218 -0.184290 0.187272
乐膳真味鸡 0.455638 -0.012279 0.035135 1.000000 0.016006 0.325462 0.297692
蜜汁焗餐包 0.098085 0.058745 0.096218 0.016006 1.000000 0.308454 0.502025
生炒菜心 0.308496 -0.180446 -0.184290 0.325462 0.308454 1.000000 0.369787
铁板酸菜豆腐 0.204898 -0.026908 0.187272 0.297692 0.502025 0.369787 1.000000
香煎韭菜饺 0.127448 0.062344 0.121543 -0.068866 0.155428 0.038233 0.095543
香煎罗卜糕 -0.090276 0.270276 0.077808 -0.030222 0.171005 0.049898 0.157958
原汁原味菜心 0.428316 0.020462 0.029074 0.421878 0.527844 0.122988 0.567332
香煎韭菜饺 香煎罗卜糕 原汁原味菜心
百合酱蒸凤爪 0.127448 -0.090276 0.428316
翡翠蒸香茜饺 0.062344 0.270276 0.020462
金银蒜汁蒸排骨 0.121543 0.077808 0.029074
乐膳真味鸡 -0.068866 -0.030222 0.421878
蜜汁焗餐包 0.155428 0.171005 0.527844
生炒菜心 0.038233 0.049898 0.122988
铁板酸菜豆腐 0.095543 0.157958 0.567332
香煎韭菜饺 1.000000 0.178336 0.049689
香煎罗卜糕 0.178336 1.000000 0.088980
原汁原味菜心 0.049689 0.088980 1.000000
显示“百合酱蒸凤爪”与其他菜式的相关系数:
百合酱蒸凤爪 1.000000
翡翠蒸香茜饺 0.009206
金银蒜汁蒸排骨 0.016799
乐膳真味鸡 0.455638
蜜汁焗餐包 0.098085
生炒菜心 0.308496
铁板酸菜豆腐 0.204898
香煎韭菜饺 0.127448
香煎罗卜糕 -0.090276
原汁原味菜心 0.428316
Name: 百合酱蒸凤爪, dtype: float64
计算“百合酱蒸凤爪”与“翡翠蒸香茜饺”的相关系数:
0.009205803051836528
Process finished with exit code 0
